Logo Passei Direto
Buscar

Bases de Dados

Outros
Que aspectos devem ser considerados para o armazenamento de dados? Marque a opção que apresenta corretamente os mesmos.

A Escalabilidade; Alta Disponibilidade; Flexibilidade.
B Facilidade, Escalabilidade, Flexibilidade.
C Usabilidade, Flexibilidade, Segurança.
D Portabilidade, Alta Disponibilidade; Flexibilidade.
User badge image
Ensinando Através de Questões

há 2 anos

User badge image
Ensinando Através de Questões

há 2 anos

Fundamentos de Big Data (17322)
7 pág.

Fundamentos de Big Data (17322)

UNIASSELVI

Respostas

User badge image

Ed Verified user icon

há 2 anos

Para o armazenamento de dados, os aspectos que devem ser considerados são Escalabilidade, Alta Disponibilidade e Flexibilidade. Portanto, a opção correta é: A) Escalabilidade; Alta Disponibilidade; Flexibilidade.

Essa resposta te ajudou?

0
Dislike0

Experimente
o Premium! 🤩

Libere respostas sem pagar

Ajude estudantes e ganhe respostas liberadas!

Ainda com dúvidas?

Envie uma pergunta e tenha sua dúvida de estudo respondida!

Essa pergunta também está no material:

Fundamentos de Big Data (17322)
7 pág.

Fundamentos de Big Data (17322)

UNIASSELVI

Mais perguntas desse material

Assinale qual das opções abaixo descreve corretamente este tipo de análise.
Utilizada para perceber performances passadas e atuais de negócios, para tomada de decisões, categorizando, caracterizando, consolidando e classificando os dados em informação útil. Utilizam-se métricas e técnicas de estatística para gerar gráficos e relatórios sobre orçamentos, vendas, receitas, processamento analítico on-line (OLAP), painéis/scorecards e visualização de dados. Através desta análise, uma organização pode avaliar dados sobre a queda das vendas de um produto ou faturamento da empresa nas últimas semanas ou meses, por exemplo.
A
B
C
D

Qual das alternativas apresenta os aspectos corretos?

A Fazer predições; Fazer Análise; Avaliar Custos.
B Ensinar o Modelo; Fazer Análises; Gera Relatórios.
C Coletar Dados; Treinar o Modelo; Fazer Predições.
D Coletar Dados; Gerir Dados; Prever Dados.

Relacione cada passo à interpretação e marque a opção correta:

A I – S; II – P; III – Q; IV – R.
B I – R; II – P; III – Q; IV – S.
C I – R; II – S; III – Q; IV – P.
D I – P; II – Q; III – R; IV – S.

Classifique as sentenças acima como (V) verdadeiro ou (F) falso. Em seguida, marque a alternativa que apresenta a sequência correta:
Exercícios físicos.
Informações de saúde.
Melhoria da alimentação.
Encontrar promoções.
Conexão com mídias sociais.
Pagamento de contas.
A V; V; V; V; V; V.
B F; F; V; F; V; F.
C V; V; F; F; V; V.
D V; F; F; F; V; V.

Marque qual das opções a seguir representa MapReduce.

A Um sistema de arquivos distribuídos e tolerante a falhas, com escala para diversas máquinas em funcionamento paralelo.
B Um banco de dados distribuídos e paralelo em que você pudesse acessar os dados com muitas atividades e um grande volume de dados.
C Uma técnica de programação paralela, que define um modelo em que seu programa paralelo tem que ser seguido a partir de duas operações – Map e Reduce.
D Utiliza índices diversos, mecanismos de varrer uma rede inteira, buscando palavras e indexando essas palavras.

Sobre as alternativas, marque a opção correta:

A Apenas as alternativas III e IV estão erradas.
B Todas as alternativas estão corretas.
C Alternativas I, II e III estão erradas.
D Apenas as alternativas I e II estão corretas.

Ainda sobre o HBase, podemos afirmar: ( ) Tolerante a falhas; ( ) Realiza pesquisas somente em dados arquivados offline; ( ) Faz exportações de métricas através de plug-ins de arquivo e ganglia; ( ) Modelo de dados acomoda ampla gama de casos de uso. Classifique as sentenças acima como (V) verdadeiro ou (F) falso. Em seguida, marque a alternativa que apresenta a sequência correta:

A V; F; V; V.
B F; V; V; F.
C F; F; V; F.
D V; V; V; V.

Quando estamos falando de Big Data, estamos tratando da capacidade de análise dos dados. Há quatro tipos de análises em Big Data, uma delas é a Análise Diagnóstica. Assinale qual das opções abaixo descreve corretamente este tipo de análise.

A Utilizada para perceber performances passadas e atuais de negócios, para tomada de decisões, categorizando, caracterizando, consolidando e classificando os dados em informação útil. Utilizam-se métricas e técnicas de estatística para gerar gráficos e relatórios sobre orçamentos, vendas, receitas, processamento analítico on-line (OLAP), painéis/scorecards e visualização de dados. Através desta análise, uma organização pode avaliar dados sobre a queda das vendas de um produto ou faturamento da empresa nas últimas semanas ou meses, por exemplo.
B Avalia performances passadas, detectando padrões e relações entre os dados futuros. O objetivo é “prever” o futuro, por meio de mineração de dados, dados estatísticos e históricos. Para este modelo também são utilizadas técnicas como Machine Learning e Inteligência Artificial. Um exemplo seria a previsão do faturamento para o próximo trimestre ou a quantidade de chamadas que poderão ocorrer em uma central de call center para próxima campanha publicitária.
C Utiliza a otimização de forma a identificar as melhores alternativas e maximizar ou minimizar algum objetivo. Utilizam-se ferramentas estatísticas tanto de análise descritiva quanto a preditiva alinhada à gestão de negócios, para gerar recomendações automáticas buscando aperfeiçoar estratégias. Basicamente é uma forma de definir qual a escolha será mais efetiva em determinada situação.
D Se preocupa com os dados passados, é utilizada com interesse em saber o motivo por que determinados eventos aconteceram, na tentativa de minimizar eventuais problemas presentes. Corresponde a um tipo mais avançado de análise, em que são utilizadas técnicas como mineração, correlações, detalhamento e descoberta de dados.

A aprendizagem de máquina permite acelerar o processo de análise em Big Data, por exemplo, é possível identificar um padrão de um consumidor que comprou um determinado produto e, através deste padrão, prever o comportamento de compra do consumidor para comprar futuramente outros produtos. São exemplos de aplicações de Aprendizagem de Máquina: ( ) Recomendação de filmes, séries e vídeos; ( ) Tradução automática; ( ) Carros autônomos; ( ) Detecção de fraudes. Classifique as sentenças acima como (V) verdadeiro ou (F) falso. Em seguida, marque a alternativa que apresenta a sequência correta:

A F; F; V; V.
B V; F; F; V.
C V; V; V; V.
D V; F; V; F.

Mais conteúdos dessa disciplina